import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


###########数据读取###############
df=pd.read_excel(r'D:\study\大三\Manifold\iris.xlsx')     #导入文件excel或成csv，需要有识别功能，例子用的是iris数据集
height,width = df.shape
print(height,width,type(df))                             #数据的行和列数
print(df)
####需要做成成函数第n行到第m行的数据，或者做成类


# list1=list(df.columns)                                  #读取数据的列名并存入列表中
#
# print(df.head(1))                                       #选第n行到第m行
# y1=df[0:12]
#
# c=[i for i in range(0,12)]                              #生成n到m的数
#
# plt.plot(c,y1[list1[0]])                                #选择什么  数据可视化
# plt.plot(c,y1[list1[1]])
# plt.plot(c,y1[list1[2]])
# plt.plot(c,y1[list1[3]])
# plt.show()
#
# ###以新加一列的方式分别求平均值，方差，最大最小 这些都可以用df.describe()来看
# ###某一列平均值
# print(df[list1[0]].mean())
# ###某一列方差
# print(df[list1[0]].var())
# ###某一列最大最小值
# print(df[list1[0]].max())
# print(df[list1[0]].min())

# # 绘制前两个特征的二维散点图
# plt.scatter(df['sepal length'], df['sepal width'], alpha=0.8)     //alpha不透明度
# plt.xlabel('sepal length')  # 横坐标轴标题
# plt.ylabel('sepal width')  # 纵坐标轴标题
# plt.show()

###########数据读取###############

###异常值检测        print(df.describe())//观察，设置

###空值填补

#填充缺失值         print df.fillna(method='ffill')

#删除缺失值         print (df.dropna())

###数据标准化

#





###########数据预处理###############
